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十年之前
我不认识你
你不属于我
我们还是一样
陪在一个陌生人左右
走过渐渐熟悉的街头
十年之后
我们是朋友
还可以问候
只是那种温柔
再也找不到拥抱的理由
情人最后难免沦为朋友
                     🎵 刘若英《十年》

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去重逻辑实现

• 数据准备：在内存中准备好需要处理的文本数据集合。
• 分词处理：对文本数据进行分词。
• 计算MinHash：对分词结果计算MinHash。
• 使用LSH进行快速查找：通过LSH快速找到相似的文本集合。
• 标记重复文本：将找到的重复文本记录或处理。

示例代码

这里提供一个Python示例，展示如何实现上述逻辑：

import jieba
from datasketch import MinHash, MinHashLSH# 示例数据
documents = ["今天天气真好，适合出去玩。","今天天气不错，可以出去玩。","明天有大雨，最好不要外出。","今天天气真好，适合出游。","明天有暴雨，尽量留在家里。"
]# 初始化jieba分词器
jieba.initialize()# 创建MinHash和LSH对象
lsh = MinHashLSH(threshold=0.5, num_perm=128)
minhashes = {}# 处理文本，计算MinHash
for i, doc in enumerate(documents):words = jieba.cut(doc)m = MinHash(num_perm=128)for word in words:m.update(word.encode('utf8'))minhashes[i] = mlsh.insert(f"doc_{i}", m)# 查找重复文档
duplicates = {}
for i, minhash in minhashes.items():result = lsh.query(minhash)if len(result) > 1:duplicates[f"doc_{i}"] = result# 输出结果
for doc_id, similar_ids in duplicates.items():print(f"{doc_id} is similar to {similar_ids}")

分析示例

假设我们有一组包含简单中文文本的数据。我们首先对每条文本进行分词，然后计算每条文本的MinHash值，并使用LSH将这些值插入到一个可查询的结构中。最后，我们查询每个文本的MinHash，找出所有相似的文本。

在这个例子中：

文档0和文档3非常相似，因为它们都描述了“今天天气好，适合出去玩”的情景，尽管用词略有不同。
文档2和文档4虽然都提到了“明天有雨”，但用词和句式的不同可能使得它们的相似度低于阈值。

总结

通过MinHash和LSH，我们能够有效地在没有数据库支持的情况下处理和去重大量文本数据。这种方法特别适合处理语义上相似的文本，而不仅仅是字面上完全相同的文本。使用这种方法可以显著提高数据处理的效率和准确性。